实习篇---第二十九天

今天坑了一上午,原因就是经理把系统的代码结构给改变了,然而我一直用老的结构,本地的代码就一直在引用新结构里的配置文件,然后就这样花费了一上午!

中午吃饭的时候跟新来的同事聊天,无意中听他说的话跟我差不多,就问他老家哪的,这不问不知道,一问吓一跳,尼玛来自同一个学校!!!这真是大水冲了龙王庙---一家人不认一家人啊!

下午开会,新的任务,需要我们几个共同开发的!还有就是元旦回来之后就要开始做!我现在手里还有两个任务憋着,这很伤心啊,我的任务一直就是这样拖着,要么不是师傅没时间要么就是系统有问题!真坑!不说了,明天下午回家,回家最开心!

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
1. 第一实习:进行了一些入门的培训,学习了公司的开发流程和工具,还熟悉了一些常用的编程语言和框架。 2. 第二实习:参与了一个小组的项目,主要负责前端的开发和设计。学习了如何使用React框架和相关的UI库。 3. 第三实习:与同事一起完成了一个小型的网站开发项目。我主要负责了后端的搭建和数据库的设计。学习了如何使用Django框架和MySQL数据库。 4. 第四实习:与同事一起进行了代码评审和调试,发现了一些潜在的问题并进行了修复。学习了如何进行版本控制和代码管理。 5. 第五实习:参加了一个技术分享会议,学习了一些前沿的技术和趋势,对自己的职业发展有了更清晰的认识。 6. 第六实习:与同事一起进行了一个大型的项目开发,主要负责了后端的开发和测试。学习了如何使用Spring框架和JUnit测试。 7. 第七实习:在实习导师的指导下,学习了如何进行性能优化和代码重构,提高了代码的可读性和可维护性。 8. 第八实习:参与了一个客户需求会议,学习了如何与客户进行有效的沟通和协商,了解了客户的需求和期望。 9. 第九实习:与同事一起进行了代码重构和优化,改进了代码的结构和逻辑,提高了代码的性能和可靠性。 10. 第十实习:参加了一个代码审查会议,学习了如何进行代码审查和评估,提高了自己的代码质量和规范性。 11. 第十一实习:与同事一起进行了一个自动化测试项目的开发,学习了如何使用Selenium和TestNG进行自动化测试。 12. 第十二实习:与同事一起进行了一个敏捷开发项目的开发,学习了如何进行敏捷开发和迭代式开发,提高了团队合作和沟通能力。 13. 第十三实习:参与了一个代码部署和测试的项目,学习了如何进行持续集成和持续部署,自动化了部署和测试流程。 14. 第十四实习:与同事一起进行了一个大数据处理项目的开发,学习了如何使用Hadoop和Spark进行数据处理和分析。 15. 第十五实习:参加了一个人工智能的讲座,学习了如何应用人工智能技术解决实际问题,对未来的技术发展有了更深入的认识。 16. 第十六实习:与同事一起进行了一个物联网项目的开发,学习了如何使用传感器和智能设备进行数据采集和处理。 17. 第十七实习:参与了一个安全漏洞测试和修复的项目,学习了如何进行安全测试和修复,提高了系统的安全性和可靠性。 18. 第十八实习:与同事一起进行了一个区块链项目的开发,学习了如何使用区块链技术进行数据存储和交易。 19. 第十九实习:参加了一个软件开发过程改进的讲座,学习了如何进行软件开发过程改进和质量管理,提高了团队的效率和质量。 20. 第二十实习:与同事一起进行了一个云计算项目的开发,学习了如何使用云计算技术进行数据存储和处理。同时也对自己未来的职业规划有了更清晰的认识。
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